6 月美联储议息会议后公布的点阵图少了一个点，原本应有 19 个点，代表 19 位美联储官员的利率预测，但这次只有 18 个，少掉的，恰恰是美联储新任主席沃什。

沃什为什么不给出自己的预测呢？答案没有那么悬乎，就是四个字——我不知道。

那其他 18 个人就知道吗？事实上，他们也不知道，但他们只是认为，不知道不影响做预测。

可实际对市场心理上的影响，相当于在 " 假装知道 "。

我在《不再 " 话痨 " 的美联储，会给市场带来什么？》一文介绍过沃什的这个观点：未来美联储应该减少讲话、减少发布会、减少点阵图、减少给市场 " 画路线图 "。

他也是这么做的，第一步先弱化这个工具，成为 14 年来首位不提交点阵图预测的美联储主席，同时大幅精简政策声明，删除了所有前瞻指引的措辞，并且明确表示将在 2026 年年底前，审查包括点阵图在内的美联储整体沟通方式。

沃什取消前瞻指引，本质上是一个机构级别的 " 承认我不知道 "。

过去 15 年，美联储一直在假装自己知道未来的利率路径，并以此引导市场。这就像大部分决策者的决策，都建立在某些预测之上，但时间一长，就把预测当确定，把假设当事实。

而这，恰恰是决策心理学上最危险的事。

有一个问题，如果承认不知道这么好，为什么全世界的人都喜欢预测？顶级投行预测年底的指数点位，经济学家预测通胀率，政府的智库也要预测政策的后续反应？

预测至少需要两个人，一个人说，一个人听，前者之所以假装知道，是因为后者假装相信。

后者之所以明知对方只是壮着胆子预测，也要相信，是因为不确定性会引发焦虑，焦虑会产生认知负担，更不知道下一步怎么办？

为了知道自己应该干什么，大脑会自动寻找确定性叙事。

所以，股评家必须预测指数，经济学家必须预测 GDP，政府智库必须预测经济政策的效果，即使没人真的知道。

这种做法有其合理性，因为股市、经济政策、企业战略这一类高度不确定性的事务，当事人不可能等到万无一失才动手，一定是先找个能说服自己的方向，先干起来，有问题，日后再调整。

所以说，预测这件事本身没问题，预测是一张地图，而不是目的地。

但大部分决策者在作出或接受了一个预测的结果后，容易犯三个错误，这才是沃什干脆放弃预测的原因。

第一个错误，被预测结果绑架。

很多人以为，决策最重要的是正确，如果不正确，就不是一个好预测。

其实不是。

以最经典的美联储 " 翻车惨案 "，2021 年的 " 通胀暂时论 " 为例，当时美联储在 CPI 走高时，持续强调，通胀只是 " 暂时性的 "，认为供应链恢复以后，通胀会自然回落，所以迟迟不愿加息。

鲍威尔的这个预测错了吗？当然错了。

那么它不是一个好的预测吗？也不是，影响如此之大的疫情毕竟是当代经济从未出现过的考验，如果一定要预测，从有限的认知，把通胀归因于供应链不畅和劳动力短缺，认为一旦缓解，通胀就会下来，这是一个合乎逻辑的预测。

预测就是在当时有限条件下，判断概率最大的结果。

" 有限条件 " 这几个字很重要，一旦上述条件发生变化，就有必要改变之前的预测。

这就是贝叶斯决策思想，先做出一个 " 先验概率 " 最高的判断，再根据新出现的条件和变化，产生新的 " 后验概率 "，不断更新自己上一次的判断。

可问题就在于开头的那句话：很多人以为，决策最重要的是正确，如果不正确，就不是一个好预测。

说出去的话，泼出去的水，市场已经将预测其看成承诺，美联储就会因为信誉担忧而不愿意立刻转向。

结果后来，通胀一路冲高，美国 CPI 一度超过 9%，美联储不得不用历史级别的暴力加息补救，鲍威尔也因此被懂王 ‌ 起了个绰号—— ‌" 太迟先生 "‌（Mr.Too Late）。

这就是决策者作出或接受了一个预测的结果后，容易犯的第一个错误：被预测结果绑架。

沃什宁可放弃预测，也不希望大家被确定性绑架，他的改革本质上是在对抗人类的认知本能，就像巴菲特说的，宁要 " 模糊的正确 "，不要 " 精确的错误 "。

第二个错误：无视未知的未知

美国前防长拉姆斯菲尔德说过一段后来广为流传的话：

我们知道自己知道什么，我们知道自己不知道什么，我们甚至不知道自己不知道什么。

这段话当时被许多人嘲笑为官僚绕口令，但后来被认为是对风险管理非常深刻的总结，并加上了第四个象限，成为四类决策信息：

已知的已知：我知道我知道；

已知的未知：我知道我不知道；

未知的已知：我知道，但我没意识到自己知道；

未知的未知：我不知道我不知道。

以通胀预测为例：

第一类包括原油供给短期很难恢复，作为 " 已知信息 " 被预测者充分考虑。

第二类比如 AI 大规模投资和引发的失业，预测者承认自己测不准，有分歧，就用点阵图的方式展示分歧，企业、政府和居民也知道，会有后手，会有风险管理手段。

真正的预测难点在于第三、四类。

第三类是普通人的难点。

比如，你知道债券利率走高会导致什么后果，但在决策时，你很可能忘记考虑这一点，或者忽略它们的影响，这也是大部分需要专家的分析预测的原因，更多是为了提醒自己在决策时充分考虑这些因素。

第四类是所有人的预测难点，就是著名的 " 黑天鹅理论 "，比如 911、新冠疫情、ChatGPT 等等，你根本不知道这些风险的存在，也就没有人把它们写进预测模型。

塔勒布认为，未知的未知并不是少数情况，而是历史的主导力量，历史不是由我们预测到的事情推动的，而是由我们无法预测的事情推动的。

所以，影响未来通胀，还有 XXXX，XXX，XXXXX（XXX 是因为我确定不知道是什么，但我知道它总会在你的考虑之外）。

这就是作出或接受了一个预测的结果后，容易犯的第二个错误：假装世界不存在 " 未知的未知 "。

任何预测都不可能考虑到 " 未知的未知 "，而这往往才是最大的机会和风险的来源，这也是沃什宁可放弃预测的原因之一。

任何决策都需要一定的确定性，但决策者的实际决策中，依据却是此时的 " 确定感 "。

确定性与确定感，一字之差，谬之千里，前者是客观概率的胜算，后者是主观意志的幻觉。

索罗斯曾言：" 市场总是通过制造确定感，引诱你在最脆弱的位置下注。" 当投资者感觉很好，准备 " 大干一场 " 时，接下来很可能就是被市场 " 大干一场 "。

预测，特别是权威人士的预测，恰恰是在制造一种远远超出事实的 " 确定感 "，它有三个来源：

首先，大部分预测都是基于线性外推，比如油价升高，引发通胀预期，引发提前消费，或者要求加薪，进一步推升更多商品的物价。

实际上，这种简单线性外推的逻辑链条太过脆弱，很容易出现逻辑谬误中的 " 滑坡谬误 "，确定性其实很低，但这一系列的 " 因为所以 " 很容易给人脑以极大的 " 确定感 "，大部分人都很吃这一套。

趋势容易预测，转折难以预测，意外无法预测，而决定方向的，往往恰恰是转折和意外。

其次，确定感来源于权威的声音。

美联储的委员们不因为预测正确而拥有美联储投票权，而是因为拥有投票权而 " 变得正确 "。哪怕 " 权威们 " 用非常不确定的语气表达一个本来就不应该确定的判断时，人们也会低估风险，高估把握。

" 确定感 " 的第三大来源是逻辑自洽、因果完美的宏大叙事。

前面说，人们喜欢听那些自己 " 能听懂的 " 故事，特别是那些 " 宏大叙事 "，往往给人身临其境的幻觉，此时更容易做出决策。

这就是决策者在作出或接受了一个预测结果后，容易犯的第三个错误：过于完美的叙事。

而美联储的角色和行事方法，确实很容易创造出逻辑闭环、数据完美、精英背书、大势在我的 " 决策幻觉 " 时刻。

沃什改革从决策思维上给我们很大的启发：

首先，区分 " 可预测的 "（通胀的长期锚定）和 " 不可预测的 "（AI 冲击、地缘事件、数据之间相互矛盾）；然后，在不可预测的领域保持弹性；最后，在可预测的领域保持坚定。

在做出一个重要决策时，我建议大家把所有决策依据列成三张清单：

清单一：事实层。你确定知道什么？

第二层：概率层。你不确定但有可能发生的是什么？

第三层：黑天鹅层。空白——既然是黑天鹅，一定是你无法预测的，就不用浪费时间，但一定要有。

重点在于第二层 " 概率层 "，当那些不确定性慢慢变得确定时，你的很多预测都会变化，你的决定也要随之改变，有一些决定你必须立刻更改，千万不要让自己陷入 " 沉没成本 " 的思维中。

同样重要的还有第三层 " 黑天鹅层 "，当然某个你从未想到的小概率事件发生时，可以添加上去，虽然不一定改变你的决策，但要另外建立一个保险机制，万一这样的事发生，你有没有留什么 " 后手 "？

世界从来不是按照我们的预测运行，而是在无数意外、转折和反馈中不断展开。预测可以帮助我们行动，但不应该成为束缚我们的枷锁；确定性可以帮助我们下注，但不应该让我们失去敬畏。

真正成熟的决策者，需要学习与不确定性共存。比预测未来的能力更重要的，是当未来没有按照预测发生时，你是否还有调整方向的能力。